MicroRNA-222 promotes the proliferation and migration of cervical cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to investigate the role of small non-coding RNA-222 (microRNA-222; miR-222) in the development of cervical cancer (CC). METHODS: Normal and CC specimens were obtained from 18 patients. HeLa and SiHa cells were grown in Dulbecco's modified Eagle's medium. RT-PCR, Western blot, migration assay, flow cytometry and immunofluorescence microscopy were used for analyses. RESULTS: When compared with normal cervical tissues, miR-222 was upregulated in human CC, and the extent of up-regulation was associated with the extent and depth of CC invasion. Expression of miR-222 was inversely related to the expression of phosphatase and tensin homolog (PTEN) and p27. The reduced the expression of PTEN and p27 by miR-222 in HeLa cells and SiHa cells was associated with increased proliferation and migration of CC cells. The expression of proteins (E-cadherin and paxillin) related to the proliferation and migration was also elevated. CONCLUSION: MiR-222 plays an important role in the tumorigenesis of CC, possibly by specifically down-regulating p27Kip1 and PTEN. Our findings suggest that miR-222 may serve as a new therapeutic target in CC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».